購物車(0)
基于變分模態(tài)分解與隨機(jī)森林的滾動(dòng)軸承故障診斷
關(guān)鍵詞：滾動(dòng)軸承 故障診斷 變分模態(tài)分解 特征向量 隨機(jī)森林
摘要：滾動(dòng)軸承是常見機(jī)械設(shè)備的重要部件,其是否能正常運(yùn)作,直接關(guān)聯(lián)到設(shè)備生產(chǎn)的安全性以及效率的高低,因此,能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地識(shí)別滾動(dòng)軸承工作狀態(tài),顯得至關(guān)重要。提出了一種閾值法確定變分模態(tài)分解中分解個(gè)數(shù),該方法使得分解個(gè)數(shù)的確定更科學(xué)合理,同時(shí)提出基于變分模態(tài)分解和隨機(jī)森林相結(jié)合的滾動(dòng)軸承故障診斷方法,該方法利用變分模態(tài)分解方法將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)固有模態(tài)函數(shù),軸承發(fā)生不同故障時(shí),不同的固有模態(tài)函數(shù)內(nèi)的統(tǒng)計(jì)特征和頻帶能量會(huì)發(fā)生變化,從不同的固有模態(tài)函數(shù)中計(jì)算出其對(duì)應(yīng)的均值、變異系數(shù)與能量熵等特征值,最后分別采用支持向量機(jī)和隨機(jī)森林算法實(shí)現(xiàn)判斷滾動(dòng)軸承信號(hào)類型。結(jié)果表明,利用變分模態(tài)分解和隨機(jī)森林相結(jié)合算法具有更高的識(shí)別精度,可以有效識(shí)別滾動(dòng)軸承的故障類型。
制造業(yè)自動(dòng)化雜志要求:
{1}摘要是客觀反映論文主要內(nèi)容，具有獨(dú)立性和自含性的短文。內(nèi)容必須短、精、完整，篇幅100-300字，不應(yīng)出現(xiàn)圖表、冗長(zhǎng)的數(shù)學(xué)公式和非公知公用的符號(hào)、縮略語。
{2}來稿收到后，編輯部將在兩周內(nèi)通知作者是否送交匿名外審。外審周期為三個(gè)月，無論是否通過都將及時(shí)向來稿者反饋評(píng)審結(jié)果。
{3}計(jì)量單位、數(shù)字、符號(hào)文稿必須使用法定的計(jì)量單位符號(hào)
{4}來稿如獲得某種研究基金或課題資助，請(qǐng)?jiān)谡撐氖醉撟笙陆亲⒚髡n題的名稱和編號(hào)。
{5}作者和通訊作者的姓名、工作單位科室、電話、詳細(xì)通訊地址、郵編和Email。
注：因版權(quán)方要求，不能公開全文，如需全文，請(qǐng)咨詢雜志社
